Eine effektive Modellierung menschlicher Interaktionen ist von größter Bedeutung, wenn Verhaltensweisen wie zukünftige Bewegungsmuster vorhergesagt werden sollen. Jedes Individuum beeinflusst mit seiner Bewegung umgebende Agenten, da alle sozialen nicht geschriebenen Regeln wie Kollisionsvermeidung oder dem Nicht-Verlieren ihrer Gruppe folgen. Prof. Alberto del Bimbo (Professor für Computertechnik an der Fakultät für Informationstechnik und Direktor des MICC – Media Integration and Communication Center an der Universität Florenz, Italien) und sein Team glauben, dass Memory Augmented Neural Networks leistungsstarke Modelle sind, um effektiv diese schwierige Aufgabe zu bewältigen. Prof. del Bimbo stellt in seinem Vortrag ein neuronales Netzwerk vor, das auf einem durchgehend trainierbaren Arbeitsgedächtnis basiert, das als externer Speicher fungiert, der es erlaubt kontinuierlich Informationen über jeden Agenten zu speichern, zu aktualisieren und abzurufen. Memory Augmented Neural Networks haben auch die interessante Fähigkeit, erklärbare Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Bewegungen verschiedener Agenten zu lernen. Prof. del Bimbo zeigt neueste Ergebnisse zu mehreren Datensätzen zur Vorhersage von Bewegungsmustern.
Dienstag, 05.07.2022, 17:00 – 18:00 Uhr, Online-Event
Weitere Details: https://www.i-aida.org/events/social-interaction-in-trajectory-prediction-with-memory-augmented-networks/.
Dies ist ein Event von I-AIDA – International Artificial Intelligence Doctoral Academy.